Cuidados ao RN e Criança

Mapeamento de dados sobre saúde do Recém Nascido (RN) e Criança

A primeira informação relevante que precisamos considerar aqui é o número de RN que teremos por região, no país. A consulta abaixo acessa o datalake para computar o número de nascimentos ao longo dos últimos dez anos no país.

Acessar os últimos dez anos é relevante por permitir que a gente avalie o horizonte temporal completo que inclui os cuidados ao RN e crianças.

hierarquia_municipios <- sqlQuery(channel, 'SELECT * FROM "Analytics Layer".Territorial."Municípios - Hierarquia Completa"')


df1 <- sqlQuery(channel, 'SELECT CODMUNRES, UF, ANO, COUNT(*) AS TOTAL
                            FROM(
                                  SELECT substr(CODMUNRES, 1, 6) AS CODMUNRES,
                                          substr(CODMUNRES, 1, 2) AS UF, 
                                          CAST(substr(DTNASC, 5, 4) AS INT) AS ANO
                                  FROM Dados.sinasc.DN)
                            GROUP BY CODMUNRES, UF, ANO')

Sabe-se que, ao nascer, o RN passará por consultas e alguns testes. Passados três anos, ela passará por uma consulta anual para acompanhar o crescimento.

A figura abaixo ilustra o racional adotado

Figura 1. Racional de análise

Planejamento do serviço

O planejamento do serviço se dá a partir de algumas orientações, sendo que três dimensões são analisadas: Testes do RN, consultas, imunização

Teste do RN

Os testes necessários estão na figura abaixo.

Figura 2. Testes

Consultas

A relação de consultas e período adequado para realização estão descritos na figura 3.

Figura 3. Consultas necessárias por criança

Imunizações

Ao longo dos primeiros anos de vida, algumas vacinas serão necessárias.

Figura 4. Imunizações

Doenças

Por fim, foram consultados dados sobre a prevalência de doenças em RN, diagnosticadas por meio dos testes feitos nos primeiros dias de vida.

Figura 5. Doenças

Análise do total por ano de nascimento

Foram consultados dados do número de nascimentos por região

hierarquia_regioes <- hierarquia_municipios %>% 
                        select(cod_municipio,regiao_pad, regiao,
                               uf, uf_sigla, macrorregiao, regiao_saude) 

b <- df1 %>% 
    filter(ANO > 2009 & ANO < 2021) %>% 
    left_join(hierarquia_municipios, by = c('CODMUNRES'='cod_municipio')) %>% 
    group_by(regiao, ANO) %>% 
    summarise(cont = sum(TOTAL)) %>% 
    filter(regiao != "NA") %>% 
    ggplot(aes(x = ANO, y = cont, col = regiao)) + geom_line() + 
    theme_minimal() + scale_x_continuous(breaks = seq(2010, 2020, 5)) + facet_wrap(~regiao, scales = "free") + theme(legend.position="none")

plotly::ggplotly(b)

Todavia, ao longo desse período tivemos óbitos infantis. Por esse motivo, vamos baixar os dados de óbitos, conforme o código abaixo.

obitos_infantis <- sqlQuery(channel, "SELECT CODMUNRES, ANO_OBITO, ANO_NASC, COUNT(*) AS                                           QTD_OBITO FROM(
                                                  SELECT
                                                      substr(CODMUNRES, 1, 6) as CODMUNRES,
                                                      substr(DTOBITO, 5, 4) as ANO_OBITO,
                                                      substr(DTNASC, 5, 4) as ANO_NASC,
                                                      IDADE
                                                  FROM Dados.sim.DO
                                                  WHERE IDADE < 411
                                              )
                                              GROUP BY CODMUNRES, ANO_OBITO, ANO_NASC")

Tendo este dado, vamos deduzir os óbitos infantis que tivemos nesses municípios. Para isso, foi importante desconsiderar alguns registros de acordo com o ano de nascimento. Ex.: Se não houver o tratamento, ao acessar dados de 2015, pegaríamos os óbitos de crianças de 10 anos, por exemplo. No entanto, este caso já não faz parte do horizonte temporal que estamos analisando.

Figura 6. Racional de análise

# Pegando a quantidade de obitos acumulado dos nascidos em ano x

obitos_infantis_t <- obitos_infantis %>% 
    filter(ANO_NASC > 2009) %>%
    filter(ANO_OBITO >= ANO_NASC) %>% 
    group_by(CODMUNRES, ANO_NASC) %>% 
    summarise(obitos_ano = sum(QTD_OBITO)) %>% 
    mutate(ANO_NASC = as.integer(ANO_NASC))

## `summarise()` has grouped output by 'CODMUNRES'. You can override using the
## `.groups` argument.

nascimentos_cidade <- df1 %>% 
    filter(ANO > 2009 & ANO < 2021) %>%
    #mutate(idade = ano_referencia - ANO) %>% 
    left_join(hierarquia_municipios, by = c('CODMUNRES'='cod_municipio')) %>%
    filter(regiao != "NA") %>% 
    group_by(CODMUNRES,regiao, municipio, ANO) %>% 
    summarise(cont_nasc = sum(TOTAL)) 

## `summarise()` has grouped output by 'CODMUNRES', 'regiao', 'municipio'. You can
## override using the `.groups` argument.

liquido <- obitos_infantis_t %>% 
                left_join(nascimentos_cidade, 
                          by = c("CODMUNRES",
                                 "ANO_NASC" = "ANO"))

liquido$cont_nasc[is.na(liquido$cont_nasc)] <- 0

# retirei os NA aqui, pois, por problemas de registro, a pessoa coloca que o município foi 52000. Todavia, esse código não identifica nenhum município, apenas o estado como um todo, que nesse caso é Goiás. 

liquido <- liquido %>% 
                filter(municipio != "NA") %>% 
                mutate(qtd_liquido = cont_nasc - obitos_ano)

Tomando o ano de 2020 como referência, podemos ver quantas crianças nós temos em cada município e por cada ano de nascimento.

DT::datatable(liquido)

Vamos dar uma olhada na quantidade de crianças que temos no ano de 2020 por idade e por região.

ano_referencia <- 2020
    
a <- liquido %>% 
    mutate(idade = ano_referencia - ANO_NASC) %>% 
    group_by(regiao, idade) %>% 
    summarise(cont = sum(qtd_liquido)) %>%     
    ggplot(aes(x = idade, y = cont, fill = regiao)) + geom_col() +
    scale_x_continuous(breaks = seq(1,10,1)) + coord_flip() + 
    facet_wrap(~regiao, scales = "free") + theme_minimal() + theme(legend.position="none")

plotly::ggplotly(a)

Serviços necessários